Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Подпишитесь на новости

Android, Linux, macOS и Windows выдают действия пользователей через файлы

Исследователи из Технического университета Граца обнаружили побочный канал, спрятанный в системах отслеживания файловых событий четырёх крупнейших ОС. Механизмы должны просто сообщать приложениям, что файл открыли, изменили или удалили. Но оказалось, что из такого цифрового шороха можно вытащить куда больше.

В исследовании File Notification Attacks разбираются inotify в Linux, FileObserver в Android, ReadDirectoryChangesW в Windows и FSEvents в macOS.

Некоторые из этих механизмов существуют уже более 20 лет. Содержимое файлов они не раскрывают, зато показывают метаданные событий, которых хватает для слежки за действиями других пользователей.

На Linux исследователи отслеживали события в /dev/input и определяли ритм нажатия клавиш с точностью от 93,1 до 100%, в том числе при удалённой работе через SSH.


Посещаемые сайты удалось распознавать с точностью 87,9%. Уязвимость CVE-2025-68788 частично закрыли в ядре ещё в декабре 2025 года, запретив некоторые события для специальных файлов в /dev.

На Android приложение без разрешений может наблюдать за изменениями в закрытой папке WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и по именам файлов с временными метками понимать, когда пользователь отправляет, получает или удаляет фотографии, видео и документы. Патчей для Android исследователи пока не увидели.


Windows выступила особенно щедро: наблюдение за корнем диска C:\ способно раскрывать полные пути файлов, с которыми работают другие пользователи.

Этого хватило для распознавания открываемых в Firefox сайтов с точностью 97,8%. Microsoft назвала поведение предусмотренным и недокументированным.

macOS раскрывает меньше, однако FSEvents позволяет замечать установку приложений, подключение устройств, изменение настроек звука, Bluetooth, принтеров, питания и сети.

Большинство сценариев требует локальной непривилегированной учётной записи или вредоносного приложения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru